DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE PARA CLASSIFICAÇÃO HIDROQUÍMICA DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS

60 

Texto

(1)

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ  CAMPUS LONDRINA  CURSO DE ENGENHARIA AMBIENTAL            PEDRO HENRIQUE GONGORA MIGUEZ         

DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE PARA CLASSIFICAÇÃO 

HIDROQUÍMICA DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS

           

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 

                      LONDRINA   2020

(2)

PEDRO HENRIQUE GONGORA MIGUEZ                 

DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE PARA CLASSIFICAÇÃO 

HIDROQUÍMICA DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS

     

Trabalho  de  Conclusão  de  Curso  apresentado  ao  Curso  Superior  de  Engenharia  Ambiental  da  Universidade  Tecnológica  Federal  do  Paraná,  Câmpus  Londrina,  como  requisito  parcial  para  obtenção  do  título  de  bacharel  em  Engenharia  Ambiental    Orientador: Prof. Dr. Mauricio Moreira dos Santos                      LONDRINA   2020 

(3)

Ministério da Educação

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ DEP. ACADEMICO DE AMBIENTAL-LD

TERMO DE APROVAÇÃO

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO - TCC

DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE PARA CLASSIFICAÇÃO HIDROQUÍMICA DE ÁGUAS SUBTERRÂNEAS. Por

Pedro Henrique Gongora Miguez

Monografia apresentada às 14 horas 00 min. do dia 25 de novembro de 2020 como requisito parcial, para conclusão do Curso de Engenharia Sanitária e Ambiental da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Câmpus Londrina. O candidato foi arguido pela Banca Examinadora composta pelos professores abaixo assinados. Após deliberação e conferidas, bem como achadas conforme, as alterações indicadas pela Banca Examinadora, o trabalho de conclusão de curso foi considerado APROVADO.

Banca examinadora:

Profa. Dra. Alessandra Furtado da Silva Membro

Prof. Dr. Ajadir Fazolo Membro

Prof. Dr. Maurício Moreira dos Santos Orientador

Prof. Dr. Orlando de Carvalho Junior Professor(a) responsável TCCII

Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) MAURICIO MOREIRA DOS SANTOS, PROFESSOR DO MAGISTERIO SUPERIOR, em (at) 25/11/2020, às 17:03, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil me), com fundamento no (with legal based on) art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) ALESSANDRA FURTADO DA SILVA, PROFESSOR DO MAGISTERIO SUPERIOR, em (at) 25/11/2020, às 17:07, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil me), com fundamento no (with legal based on) art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) AJADIR FAZOLO, PROFESSOR ENS BASICO TECN TECNOLOGICO, em (at) 04/12/2020, às 16:22, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil me), com fundamento no (with legal based on) art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) ORLANDO DE CARVALHO JUNIOR, PROFESSOR DO MAGISTERIO SUPERIOR, em (at) 04/12/2020, às 16:31, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil me), com fundamento no (with legal based on) art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

A auten cidade deste documento pode ser conferida no site (The authen city of this document can be checked on the website) h ps://sei.u pr.edu.br /sei/controlador_externo.php?acao=documento_conferir&id_orgao_acesso_externo=0, informando o código verificador (informing the verifica on code) 1754851 e o código CRC (and the CRC code) A6B682B5.

Referência: Processo nº 23064.024460/2020-36 SEI nº 1754851

(4)

AGRADECIMENTOS 

Agradeço primeiramente aos meus pais  Maria Regina Amadeo Gôngora e Luis Alberto  Lopez  Miguez  por  toda  ajuda  e  anos  de  educação  que  recebi,  sem  eles  não  chegaria  aonde  cheguei. 

Em especial minha namorada Alicya Martins Bertoli por estar sempre ao meu lado e por  todo companheirismo, apoio e suporte.  

Agradeço  também  ao  Professor  Doutor  Maurício  Moreira  dos  Santos  por  toda  ajuda  e  orientação neste caminho que trilhei desde o início do IC em 2018 até a conclusão deste TCC,  após um ano conturbado pela pandemia e ataques à democracia, educação e meio ambiente. 

Por fim gostaria de agradecer a todos aqueles que fazem da UTFPR uma universidade  especial  que  apesar  de  todos  os  ataques  e  cortes  ainda  faz  pesquisa  de  ponta  e  cria  profissionais de excelência. 

(5)

RESUMO 

 

No Brasil e especialmente no estado do Paraná a existência de banco de dados  capazes  de  disponibilizar  online  dados  e  informações  hidrogeológicas  pertencentes  a  poços tubulares profundos  em aquíferos, muitas vezes não é suficiente para criar fácil  compatibilização para o usuário. Dessa forma, ferramentas para auxiliar nessa condição  são  de  fundamental  importância,  destacando  a  criação  de  softwares  que  utilizam  a  linguagem C# e a IDE Visual Studio. Assim, utilizando­se dessa metodologia criou­se o  GDA, que realiza a seleção das amostras, classificação hidroquímica, balanço iônico e  formulação  dos  diagramas  de  Piper  e  Stiff.  O  GDA  permitiu  a  coleta  e  tratamento  de  1954 poços do Sistema de Informações de Águas Subterrâneas (SIAGAS) e 260 poços  do  Instituto  Água  e  Terra  (IAT).  Após  remover  aqueles  cujo  erro  do  balanço  iônico  foi  maior  que  10%,  obteve­se  respectivamente  725  e  88  poços.  A  classificação  hidroquímica  destes  poços  demonstrou  a  predominância  de  águas  bicarbonatadas  (93,8% no SIAGAS e 89,8% no IAT). Utilizando os dados do IAT, o enfoque foi dado a  18 municípios do Sistema Aquífero Serra Geral (SASG) no norte do estado do Paraná.  Nesta região o SASG tem a predominância de águas bicarbonatadas cálcicas (43% das  amostras) e quando analisado o Sistema Aquífero Guarani (SAG), encontrou­se apenas  5  poços  na  região,  sendo  todos  bicarbonatados  sódicos.  Os  padrões  encontrados  no  Diagrama  de  Stiff  demonstraram  uma  heterogeneidade  das  amostras  do  SASG  assim  como  um  possível  intercâmbio  do  SAG  no  SASG.  O  software  desenvolvido,  portanto,  demonstrou  ser  uma  ótima  ferramenta  para  analisar,  selecionar  os  dados  diretamente  do SIAGAS e classificá­los, possuindo funções não encontradas em outras ferramentas,  possibilitando os estudos realizados. Com isto, espera­se que o software possa auxiliar  pesquisadores  em  seus  estudos  voltados  para  compreensão  hidrogeológica  e  ambiental de aquíferos.  

 

Palavras­chave: Águas Subterrâneas; SIAGAS; Hidroquímica; Balanço Iônico. 

(6)

ABSTRACT      In Brazil especially in the state of Paraná, the existence of a database capable of  making hydrogeological data and information pertaining to deep tubular wells in aquifers  available online is often not enough to create easy compatibility for the user, so tools to  assist  in  this  condition  are  of  fundamental  importance,  highlighting  the  creation  of  software  that  uses  the  C#  language  and  the  IDE  Visual  Studio.  Thus,  using  this  methodology,  the  GDA  was  created,  which  performs  sample  selection,  hydrochemical  classification,  ionic  balance  and  formulation  of  Piper  and  Stiff  diagrams.  The  GDA  allowed the collection and treatment of 1954 wells from the Sistema de Informações de  Águas Subterrâneas (SIAGAS) and 260 wells from the Instituto Água e Terra (IAT). After  removing those whose ion balance error was greater than 10%, 725 and 88 wells were  obtained, respectively. The hydrochemical classification of these wells demonstrated the  predominance of bicarbonated waters (93.8% in SIAGAS and 89.8% in IAT). Using data  from the IAT, the focus was given to 18 municipalities in the Serra Geral Aquifer System  (SASG)  in  the  north  of  the  state  of  Paraná.  In  this  region,  the  SASG  has  a  predominance  of  calcium  bicarbonated  waters  (43%  of  the  samples)  and  when  analyzing the Guarani Aquifer System (SAG), only 5 wells were found in the region, all  of  which  were  sodium  bicarbonated.  The  patterns  found  in  the  Stiff  Diagram  demonstrated a heterogeneity of the SASG samples as well as a possible exchange of  the SAG in the SASG. The software developed, therefore, proved to be a great tool for  analyzing,  selecting  data  directly  from  SIAGAS  and  classifying  them,  having  functions  not found in other tools, enabling the studies carried out. With this, it is hoped that the  software  can  assist  researchers  in  their  studies  focused  on  hydrogeological  and  environmental understanding of aquifers. 

 

Key­words: Groundwaters; SIAGAS; Hidrochemistry; ionic balance. 

(7)

LISTA DE FIGURAS    Figura 1: Confinamento dos aquíferos ... 15  Figura 2: Porosidades dos aquíferos ... 17  Figura 3: Áreas de afloramento das formações do SAG ... 18  Figura 4: Exemplo de um diagrama de Piper ... 22  Figura 5: Exemplo de um diagrama de Stiff ... 23  Figura 6: Estrutura de um SIG ... 24  Figura 7: Interface da IDE Visual Studio... 25  Figura 8: Módulos do Qualigraf ... 26  Figura 9: Localização da área do estudo. ... 27  Figura 10: Fluxograma do script de acesso ao IAT ... 29  Figura 11: Fluxograma do script de acesso ao SIAGAS ... 30  Figura 12: Fluxograma para classificação hidroquímica ... 32  Figura 13: Cálculos para a plotagem do diagrama de Piper ... 34  Figura 14: Menu inicial do GDA ... 35  Figura 15: Importação de poços do SIAGAS ... 37  Figura 16: Janela do balanço iônico ... 38  Figura 17: Janela do diagrama de Piper ... 38  Figura 18: Formatação do diagrama de Piper ... 39  Figura 19: Janela do diagrama de Stiff ... 40  Figura 20: Formatação do diagrama de Stiff ... 41  Figura 21: Classificação dos poços dentro do erro aceitável ... 45  Figura 22: Diagrama de Piper ... 47  Figura 23: Classificação dos poços na região norte do SASG no Paraná ... 48  Figura 24: Diagrama de Stiff das amostras de poços localizados no norte do  Paraná. ... 50  Figura 25: Diagramas de Stiff distribuídos pelo SASG norte ... 51  Figura 26:Diagrama de Stiff dos poços do SAG ... 53         

(8)

LISTA DE TABELAS    Tabela 1: Erro máximo permitido ... 21  Tabela 2: Municípios selecionados ... 27  Tabela 3: Estatísticas hidroquímicas das amostras do IAT ... 42  Tabela 4: Amostras do IAT dentro do erro aceitável ... 43  Tabela 5: Estatísticas Hidroquímicas das Amostras do SIAGAS ... 43  Tabela 6: Amostras do Siagas dentro do erro aceitável ... 44  Tabela 7: Três perfis característicos do SASG... 46  Tabela 8: Poços com diferenças de mineralização localizados no norte do Paraná. ... 49  Tabela 9: Poços na área regional pertencentes ao SAG ... 52  Tabela 10: Somatório dos íons e profundidade dos poços ... 52   

(9)

SUMÁRIO      1. INTRODUÇÃO ... 10  2. OBJETIVOS ... 12  2.1 OBJETIVO GERAL ... 12  2.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS ... 12  3. REFERENCIAL TEÓRICO ... 13  3.1 ÁGUAS SUBTERRÂNEAS ... 13  3.2 AQUÍFEROS ... 13  3.2.1 CLASSIFICAÇÃO DOS AQUÍFEROS ... 14  3.2.2 SISTEMAS AQUÍFEROS ... 17 

3.3 CLASSIFICAÇÕES DAS ÁGUAS SUBTERRÂNEAS ... 20 

3.3.1 Componentes Hidroquímicos e Suas Interações ... 20 

3.3.2 Balanço Iônico ... 21 

3.3.3 Diagramas Hidroquímicos ... 22 

3.4 MÉTODOS COMPUTACIONAIS E AVALIAÇÃO HIDROQUÍMICA ... 23 

3.4.1 Geoprocessamento Aplicado A Estudos Hidrogeológicos ... 23 

3.4.2 C# e Visual Studio ... 25 

3.4.3 Qualigraf e Estudos Hidroquímicos... 25 

4. MATERIAIS E MÉTODOS ... 27 

4.1 CARACTERIZAÇÃO DO LOCAL DE ESTUDO ... 27 

4.2 BANCOS DE DADOS UTILIZADOS ... 28 

4.2.1 Seleção dos Poços Tubulares e Tratamento dos dados ... 28  4.3 DESENVOLVIMENTO DO GDA ... 30  4.3.1 Entrada de Dados e Classificação Hidroquímica ... 31  4.3.2 Modulo do Balanço Iônico ... 33  4.3.3 Modulo de Plotagem do Diagrama de Piper ... 33  4.3.4 Modulo de Plotagem do Diagrama de Stiff ... 34 

(10)

5. RESULTADOS E DISCUSSÃO ... 35 

5.1 ESTRUTURA OPERACIONAL GDA ... 35 

5.1.1 Importação dos Dados via SIAGAS ... 36  5.1.2 Balanço Iônico ... 37  5.1.3 Diagrama de Piper ... 38  5.1.4 Diagrama de Stiff ... 39  5.1.5 Desempenho do GDA e comparação com demais softwares ... 41  5.2 CLASSIFICAÇÃO HIDROQUÍMICA ... 42  5.2.1 Balanço Iônico e Erros Amostrais ... 45 

5.3 HIDROQUÍMICA DO SERRA GERAL NORTE ... 46 

5.3.1 Diagrama de Stiff e Mineralização das Águas ... 48 

5.4 HIDROQUÍMICA DO AQUÍFERO GUARANI E INTERFERÊNCIA NO SASG ... 51 

6. CONCLUSÃO ... 55 

(11)

1. INTRODUÇÃO 

Muitas  vezes  parte  da  população  não  tem  ideia  da  importância  que  as  águas  subterrâneas  têm  para  o  seu  cotidiano,  especialmente  servindo  o  abastecimento  urbano,  isso  se  deve  em  parte  ao  fato  dela  ser  um  recurso  de  difícil  visualização.  Mesmo não sendo tão visíveis quanto aos recursos hídricos superficiais, os mananciais  subterrâneos  são  as  maiores  fontes  de  água  de  fácil  disponibilidade  para  consumo  humano na Terra (FEITOSA et al., 2008). 

O  Sistema  Aquífero  Serra  Geral  (SASG)  é  o  manancial  subterrâneo  com  maior  quantidade de poços perfurados e de maior volume de captação do estado do Paraná.  Seu  grande  potencial  de  exploração  é  devido  às  numerosas  e  extensas  descontinuidades  geológicas,  presentes  nas  rochas  basálticas  da  Formação  Serra  Geral,  dando  origem  a  um  extenso  sistema  fissural  capaz  de  armazenar,  circular  e  transmitir as águas subterrâneas sobre condição hidráulica predominantemente livre em  todo a sua extensão (BITTENCOURT et al., 2003; ROSA FILHO et al., 2011). 

Outro  aquífero  de  grande  importância,  não  apenas  no  estado,  mas  também  no  cenário  brasileiro  é  o  Sistema  Aquífero  Guarani  (SAG),  composto  por  arenitos  das  formações  Botucatu e  Piramboia  e  sobreposto  em  grande parte  de  sua extensão  pela  sequência  de  derrames  basálticos,  atuando  como  camada  superior  confinante  e  apresenta  uma  pequena  faixa  de  recarga  e  livre  apenas  nas  bordas  da  Bacia  Sedimentar do Paraná.  

O  SAG  por  estar  confinado  superiormente  pelo  SASG  pode  condicionar  o  intercâmbio químico entre os dois sistemas graças a ascensão hídrica do primeiro que  está  sob  confinamento,  ou  seja,  devido  à  diferença  de  pressão  hidráulica,  as  águas  atravessam as descontinuidades geológicas na zona de contato o que causa alterações  hidroquímicas  e  que  pode  levar,  entre  outras  consequências,  a  elevação  de  concentrações  de  flúor  no  SASG  (BITTENCOURT  et  al.,  2003;  ROSA  FILHO  et  al.,  2011).  

A  hidroquímica  dos  aquíferos  está  intimamente  relacionada  a  sua  formação  geológica  e  existem  alguns  bancos  de  dados  que  compilam  os  poços  e  suas  informações hidrogeológicas, como o Sistema de Informações de Águas Subterrâneas 

(12)

(SIAGAS),  que  possui  como  objetivo  “coletar, armazenar, sistematizar e disponibilizar dados e informações referentes aos poços tubulares.” (NASCIMENTO et al., 2008).  

O  SIAGAS  é  atualizado  frequentemente  e  contém  mais  de  trezentos  mil  poços  espalhados por todo território nacional. No entanto, analisar estes poços é um desafio,  sobretudo pela grande quantidade e pouca confiabilidade dos dados. Além disso, existe  uma ausência de softwares capazes de processar milhares de poços e que contenham  uma ampla gama de ferramentas e diagramas disponíveis.  

Neste  sentido,  considerando  a  importância  de  ambos  aquíferos  citados  no  cenário  de  abastecimento  urbano  e  para  melhor  compreensão  dos  condicionantes  ambientais  associados  às  interações  hidráulica  e  hidroquímica  entre  o  SAG  e  SASG,  este  trabalho  objetiva  através  do  desenvolvimento  de  ferramentas  computacionais  analisar os bancos de dados do SIAGAS e Instituto Água e Terra (IAT) compatibilizando  e classificando hidroquimicamente milhares de poços, além de realizar o balanço iônico  para  eliminar  dados  de  pouca  confiabilidade,  visando,  portanto,  um  melhor  entendimento dos fenômenos que interferem nas águas destes aquíferos. 

(13)

2. OBJETIVOS  

 

2.1 OBJETIVO GERAL 

Desenvolver  um  software  capaz  de  compatibilizar  e  analisar  uma  grande  quantidade  de  poços,  gerando  diagramas  e  análises  hidroquímicas.  Utilizando  como  estudo  de  caso  a  classificação  hidroquímica  do  SASG,  com  enfoque  na  porção  geológica do Norte do Paraná.   2.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS    Desenvolver ferramentas capazes de facilitar a classificação hidroquímica e  plotagem dos diagramas de Piper e Stiff;    Unificar as ferramentas através do desenvolvimento de um software criando  um ambiente para análises hidroquímicas.    Estabelecer padrões de classificação hidroquímica do SASG ;    Comparar a hidroquímica do SASG Norte com a totalidade do SASG;    Analisar a hidroquímica do SAG na porção do SASG Norte;   

(14)

3. REFERENCIAL TEÓRICO  

3.1 ÁGUAS SUBTERRÂNEAS   

As  águas  subterrâneas  são  de  grande  importância  no  ciclo  hidrológico,  os  mananciais  subterrâneos  são  o  maior  volume  de  água  potável  na  forma  líquida  da  Terra, estando na ordem de 10,3 milhões de Km3 contra apenas 104 mil Km3 de rios e  lagos.  Além  da  sua  importância  para  uso  doméstico  e  industrial,  são  os  mananciais  subterrâneos  que  mantêm  o  volume  dos  rios  evitando  que  sequem  em  épocas  sem  precipitação (FEITOSA et al., 2008). 

Dentro  do  ciclo  hidrológico  a  água  se  movimenta  e  passa  por  diversos  processos,  descarregando  e  recarregando  aquíferos.  A  recarga  dos  mananciais  subterrâneos ocorre através da infiltração da água no solo. Conforme a água infiltra no  solo  uma  parte  fica  retida  na  parte  mais  superficial  chamada  de  sub­superfície,  já  o  restante  continua  a  infiltrar  até  chegar  em  uma  região  impermeável  preenchendo  as  estruturas  como  vazios  e  fraturas. A  região onde  estes  vazios  ou fraturas  estão  todos  preenchidos com água é chamada de Zona Saturada, já a região superior é chamada  de Zona não saturada (ROSA FILHO et al., 2011).     3.2 AQUÍFEROS    Em termos gerais se dá o nome de aquífero a todo corpo subterrâneo do qual é  possível extrair água. Segundo Hasui et al. (2012) a caracterização de um aquífero leva  em  conta  parâmetros  dimensionais  que  são  dependentes  da  geologia  estrutural,  estratigrafia e parâmetros hidrodinâmicos. Dentre estes parâmetros, segundo o mesmo  autor, cabe citar alguns importantes para os estudos hidrogeológicos os quais explicam  muitas das dinâmicas presentes em aquíferos, são eles: 

  Transmissividade:  É  a  capacidade  da  água  de  se  transmitir  horizontalmente  através da estrutura saturada do aquífero, a unidade usual de transmissividade é  m2/s e m2/dia (FEITOSA et al., 2008). 

(15)

  Coeficiente de armazenamento: O coeficiente de armazenamento se trata de um  parâmetro  adimensional  que  representa  a  quantidade  de  água  liberada  de  um  trecho delimitado do aquífero (HASUI et al., 2012). 

   Porosidade  Efetiva:  É  um  parâmetro  dado  em  porcentagem  que  representa  o  quanto  está  disponível  para  o  armazenamento  temporário  de  água,  correlacionando volume de vazios e volume total (FEITOSA et al., 2008). 

Estes  parâmetros  auxiliam  na  classificação  de  aquíferos  e  na  diferenciação  de  outras estruturas geológicas e hidrogeológicas, como os aquicludes que segundo Rosa  Filho  et  al.  (2011)  possuem  grande  porosidade  mas  baixa  permeabilidade,  impedindo  que a água se movimente no meio. Outra estrutura descrita pelo autor que é importante  para recarga do aquífero são os aquitardos, estruturas que armazenam água, mas tem  baixa transmissividade. 

3.2.1 CLASSIFICAÇÃO DOS AQUÍFEROS 

Diversos  fatores  interferem  no  armazenamento  e  movimentação  da  água  nos  aquíferos.  Comumente  utilizam­se  duas  classificações,  uma  baseada  na  pressão  da  água no sistema e outra baseada na geologia do material saturado (HASUI et al. 2012). 

3.2.1.1 Classificação pela pressão da água   

Em  relação  à  pressão  da  água,  o  aquífero  é  classificado  de  acordo  com  sua  capacidade  de  armazenamento,  de  transmissão  da  água  e  pela  permeabilidade  da  camada superior a ele, conforme a Figura 1. 

(16)

Figura 1: Confinamento dos aquíferos 

 

Fonte: Rosa Filho et al. (2011). 

 

Aquíferos  não  confinados  ou  livres  são  aqueles  em  que  a  camada  limitante  superior  é  permeável.  O  mecanismo  de  liberação  da  água  neste  tipo  de  aquífero  é  através  das  drenagens  dos  poros,  a  água  sai  desses  poros  saturados  para  os  poços,  assim  esses  vazios  antes  saturados  se  tornam  ocupados  por  ar,  diminuindo  o  nível  freático (FEITOSA et al., 2008). 

Os  aquíferos  confinados  podem  ser  divididos  em:  confinado  não  drenante  e  confinado  drenante.  O  aquífero  confinado  não  drenante  tem  suas  camadas  superior  e  inferior  impermeáveis.  Já  o  drenante  tem  uma  ou  até  mesmo  as  duas  camadas  limitantes  semipermeáveis.  Nos  aquíferos  confinados  (drenante  e  não  drenante)  a  liberação  de  água  ocorre  sem  esvaziar  os  poros  ao  contrário  dos  aquíferos  não  confinados,  pois  a  pressão  da  água  no  aquífero  é  maior  que  a  pressão  atmosférica,  assim  quando  perfurado  ocorre  expansão  da  água  proporcionada  pela  redução  da  pressão hidrostática (FEITOSA et al., 2008). 

(17)

3.2.1.2 Classificação pela geologia do material saturado 

Este tipo de classificação leva em conta como ocorreu o transporte, deposição e  consolidação da rocha, seja como rochas sedimentares, as quais podem ser de origem  lacustre, eólica, glacial, etc. ou estruturas secundárias em rochas metamórficas, como  fraturas,  fissuras  e  falhas  (Rosa  Filho  et  al.,  2011).  A  classificação  pelo  material  saturado pode ser vista na Figura 2, sendo:      Aquífero Poroso: A porosidade deste aquífero é granular e ocorre entre os  grãos das rochas sedimentares e solos inconsolidados do aquífero.  É comum de  bacias sedimentares e várzeas com sedimentos arenosos. A água consegue fluir  em qualquer direção neste aquífero devido a grande homogeneidade do meio.    Aquífero  Fissural:  O  armazenamento  e  movimento  da  água  fica  limitado  as 

fissuras  e  fraturas.  São  aquíferos  de  rochas  ígneas  e  metamórficas.  Estas  fraturas  são  causadas  pelo  movimento,  resfriamento  e  movimentos  tectônicos  sofridos pela rocha. 

  Aquífero  Cárstico:  De  rochas  carbonatadas.  A  água  se  movimenta  através  de  regiões  do  aquífero  onde  ocorreu  a  dissolução  química.  Esta  dissolução  cria  aberturas que podem se  estender por grandes distâncias. Este meio é bastante  heterogêneo e devido a esta dissolução química, as águas têm elevados valores  de cálcio e magnésio. 

(18)

Figura 2: Porosidades dos aquíferos 

 

Fonte: Rosa Filho et al. (2011). 

3.2.2 SISTEMAS AQUÍFEROS   

A região de  estudo deste trabalho  possui dois aquíferos principais, o  SASG e o  SAG, ambas as unidades pertencentes a Bacia Sedimentar do Paraná. 

 

3.2.2.1 Sistema Aquífero Guarani (SAG)   

O  SAG  se  estende  por  1,2  milhões  de  km2  ocupando  boa  parte  do  Cone  Sul  e  tendo cerca de 25 milhões de pessoas morando em sua área de ocorrência. Estima­se  que o Aquífero contenha 50.000 km3 de água com um aproveitamento perto de 40 Km3,  sendo  este  valor  30  vezes  superior  à  demanda  de  toda  população  da  área  (HASUI  et  al., 2012).   

O aquífero é composto de duas formações geológicas, Pirambóia e Botucatu. A  Formação  Botucatu  é  formada  principalmente  por  arenitos  quartzosos  de  coloração  vermelha e granulometria indo de fina a média. Já a Formação Pirambóia é também de  arenitos  de  granulometria  parecida, mas  coloração  esbranquiçada  e  possui  uma  parte 

(19)

inferior  com  arenitos  grossos  e  conglomeráticos  com  maior  fração  argilosa  (ROSA  FILHO et al., 2011). 

Ainda segundo Rosa Filho et al. (2011), as duas formações do SAG ocupam uma  área de 131300 km2 em zona de confinamento. Na região de confinamento abaixo do  SASG  a  espessura  da  camada  de  arenitos  não  ultrapassa  200  m.  A  área  de  afloramento,  onde  ocorre  a  recarga  direta  do  aquífero  é  bastante  restrita  no  Paraná e  pode ser vista na Figura 3.    Figura 3: Áreas de afloramento das formações do SAG    Fonte: Rosa Filho et al. (2011).    As águas do SAG segundo Rosa Filho et al. (2011) variam conforme o tempo de  residência no aquífero, podendo ser dividida em baixo, médio e alto confinamento.  Em  regiões  de  baixo  confinamento, a  espessura  da  camada basáltica confinante  varia  até 

(20)

300 m, no médio  confinamento  essa  espessura  varia  entre  300  m  e  600 m,  já no alto  confinamento é quando essa espessura é maior que 600 m. 

Conforme se aumenta o confinamento, ocorre o aumento das concentrações de  sólidos dissolvidos totais, cloreto, sulfato, fluoreto e sódio. A classificação hidroquímica  das  águas  em  baixo  confinamento  é  de  maioria  bicarbonatada  cálcica,  bicarbonatada  mista  (cálcio  magnesiana)  e  bicarbonatada  sódica,  condição  semelhante  ao  SASG,  assim a presença destas classes semelhantes demonstra uma grande possibilidade da  mistura de água entre os dois aquíferos. Em médio confinamento as águas costumam  ser  bicarbonatada  cálcica,  bicarbonatada  sódica,  mista  (bicarbonatada­sulfatada)  sódica  e  sulfatada  sódica,  justamente  essa  última  é  sinal  de  maior  confinamento.  Em  regiões  de  alto  confinamento  são  encontradas  águas  sulfatadas  sódicas  e  mistas  (cloreto­sulfatada) sódicas. 

 

4.5.2.2 Sistema Aquífero Serra Geral (SASG)   

O SASG é o aquífero livre e fissural, sua formação geológica ocorreu através de  sucessivos  derrames basálticos  causados  por  um  intenso  vulcanismo  (FRAGA,  1986).  Ele é o aquífero que mais contribui com o abastecimento de água no Paraná, segundo  a SANEPAR (2015) 55% da água subterrânea captada por ela vem do SASG. 

Rosa Filho et al. (2011) classifica as águas do SASG como predominantemente  bicarbonatadas  cálcicas  e  em  menor  quantidade  bicarbonatadas  mistas  (cálcicas­ magnesianas). As águas deste aquífero podem sofrer interferências de outros sistemas  subjacentes,  destacando­se  o  SAG  sotoposto  ao  SASG  e  que  está  em  condição  de  confinamento, permitindo assim a ascensão e intercâmbio hídrico através das linhas de  descontinuidades presentes nos basaltos da Formação Serra Geral.  

Cabe  destacar  que  a  qualidade  da  água  do  SASG  normalmente  não  apresenta  restrições para o consumo humano ou  para outras formas de uso. Porém, valores que  podem  estar  naturalmente  acima  do  valor  máximo  permitido  (VMP)  costumam  ser  provenientes do Ferro e Fluoretos (ROSA FILHO et al., 2011). 

(21)

 

 

3.3 CLASSIFICAÇÕES DAS ÁGUAS SUBTERRÂNEAS 

Segundo Feitosa et al. (2008) o fator determinante na classificação das águas é  relativo  ao  constituinte  mais  abundante.  Ela  pode  ser  classificada  de  acordo  com  o  cátion ou ânion que é o maior dentre o conteúdo iônico total, como por exemplo (água  sulfatada,  magnesiana  etc.).  Outra  classificação  usual  é de  acordo  com  o  conjunto  de  cátion  e  ânion  como,  por  exemplo,  (magnesianas  bicarbonatadas,  cálcicas  bicarbonatadas,etc.),  caso  existam mais de um  ânion ou  cátion abundante  se utiliza  a  nomenclatura  de  mista,  por  exemplo  uma  água  bicarbonatada  cálcica­magnesiana  é  chamada de bicarbonatada mista. 

A  classificação  hidroquímica  mais  usual  foi  descrita  por  Piper  (1944)  que  desenvolveu seu diagrama adaptando a classificação de Palmer (1911). O diagrama de  Piper  considera  os  constituintes  mais  usuais  somando­os  com  alguns  de  menor  presença, assim separando os cátions em três: os metais alcalino terrosos Ca+2 e Mg+2  e  o  metal    alcalino  Na+ que  é  somado  ao  K+ um  alcalino  que  costuma  ter  valores  inferiores nas águas. 

Para  os  ânions  Piper  (1944)  descreve  os  mais  comuns:  SO 4−2,  Cl­  e  HCO 3− ,sendo este ultimo somado com CO 3−2 que costuma estar presente em menores  quantidades. Estes grupos descritos por Piper (1944) são usualmente os utilizados para  a classificação hidroquímica.  

3.3.1 Componentes Hidroquímicos e Suas Interações   

As  águas  subterrâneas  naturalmente  podem  ter  teores  de  elementos  químicos  em níveis altos o suficiente para serem considerados nocivos.  A interação geoquímica  ocorre,  pois  o  movimento  da  água  no  aquífero  é  lento  e  normalmente  com  grande  tempo  de  residência  no  meio.  Desta  forma,  conforme  circulação  e  contato  com  as  rochas  do  seu  entorno  ocorre  a  mudança  de  composição  seja  por  agregação  ou 

(22)

reações  químicas  de  elementos,  ou  por  troca  catiônica  e  aniônica  entre  a  água  e  os  minerais (WHO, 2006). 

A água é um  excelente solvente polar, que dissolve íons presentes nas rochas,  os  mais  comuns  são:  sulfatos,  cloretos,  carbonatos  e  bicarbonatos.  Assim  o  aspecto  litológico do aquífero é de grande peso nas características de sua água (WHO, 2006).  O  principal  processo  de  solubilização  é  através  da  dissolução  e  hidrólise  sendo  ainda  maiores  com  o  aumento  da  temperatura  e  pela  presença  de  ácidos  orgânicos  (SZIKSZAY 1993, p. 16) 

O  pH  é  um  fator  dependente  dos  compostos  presentes  nas  águas,  sendo  os  principais o gás carbônico dissolvido e a alcalinidade, as aguas subterrâneas costumam  ter um pH entre 5,5 e 8,5 sendo que valores abaixo deste intervalo facilitam processos  corrosivos e valores acima são indicativo de incrustações de carbonatos (SENA, 2011). 

3.3.2 Balanço Iônico  

Ao realizar uma análise hidroquímica completa espera­se que a concentração de  cátions  e  ânions  sejam  próximas.  O  balanço  iônico  demonstra  possíveis  erros  de  análise através desta discrepância entre cátions e ânions (CAVALCANTE, 2004). 

Uma  metodologia  para  o  balanço  iônico  é  a  de  Logan  (1965  apud  CAVALCANTE,  2004)  que  se  baseia  na  comparação  entre  o  balanço  de  cátions  e  ânions  (Equação  1).  O  erro  admissível  depende  do  somatório  de  cátions  em  meq/L  conforme Tabela 1, e também pode ser um valor fixo para todas as amostras. Szikszay  (1993, p. 132) recomenda erros de 6% até no máximo 10% para as análises. 

 

       

Tabela 1: Erro máximo permitido 

∑ Ânions ou ∑ Cátions (meq/L)  <1  <1  <2  <6  10  30  >30 

Erro máximo permitido (%)  15  10  6  4  3  2  1 

(23)

De  forma  geral  nos  estudos  publicados  encontram­se  erro  admissível  tanto  variável quanto fixo. Calvacante (2004)  trouxe a definição do erro variável, mas utilizou  um  erro  máximo  fixo  de  10%  em  seu  estudo,  o  mesmo  adotado  por  Melo  (2014).  De  forma  geral  erros  fixos  são  de  mais  fácil  tratamento,  mas  podem  acabar  eliminando  amostras  com pouca minelarização, pois em  águas de pouca mineralização pequenas  diferenças entre cátions e ânions geram grandes porcentuais de erro (SIMÕES, 2008). 

3.3.3 Diagramas Hidroquímicos  

O diagrama de Piper é amplamente utilizado em estudos hidrogeológicos, sendo  possível graças a ele perceber os cátions e ânions dominantes de diversas amostras. O  diagrama  segundo  Piper  (1944)  é  composto  por  três  partes:  dois  triângulos  (um  de  cátions e um de ânions), e um losango combinando os dados dos dois triângulos, este  losango contém a classificação hidroquímica do cátion e ânion dominante, um exemplo  do diagrama de Piper pode ser observado na Figura 4.    Figura 4: Exemplo de um diagrama de Piper    Fonte: Feitosa et al., 2008. 

(24)

 

O  outro  diagrama  a  ser  utilizado  no  trabalho  é  o  diagrama  de  Stiff  (1951).  Este  diagrama é feito através de uma linha vertical marcando o ponto zero do gráfico e linhas  horizontais  onde  a  esquerda  ficam  os  cátions  e  a  direita  os  ânions.  Neste  diagrama  (Figura  5)  é  formada  uma  imagem  para  cada  ponto  amostrado,  ao  contrário  do  diagrama  de  Piper  onde  é  possível  plotar  múltiplos  pontos  no  mesmo  gráfico.  Porém  essa imagem ajuda a observar padrões na água advindos da característica litológica da  rocha.   Figura 5: Exemplo de um diagrama de Stiff     Fonte: Carreón et al. (2015).            3.4 MÉTODOS COMPUTACIONAIS E AVALIAÇÃO HIDROQUÍMICA  3.4.1 Geoprocessamento Aplicado a Estudos Hidrogeológicos    O Sistema de Informação Geográfica (SIG) comumente chamado pelo seu nome  em inglês GIS (Geographical Information System), segundo Câmara e Queiroz (2004), é  usado  para  definir  sistemas  que  através  de  tratamento  computacional  e  utilizando 

(25)

dados  georrefenciados  fornecem  uma  visão  ampla  das  informações  relacionadas  com  sua localização geográfica. O SIG como pode ser visto na Figura 6 é composto de uma  interface  onde  ocorre  a  entrada  de  dados,  análise,  consulta  espacial  e  a  plotagem  de  mapas (CÂMARA E QUEIROZ, 2004).    Figura 6: Estrutura de um SIG    Fonte: Câmara; Queiroz (2004).   

Alguns  exemplos  de  aplicação  do  SIG  em  estudos  hidrogeológicos  citados  por  Feitosa et al. (2008) são: a construção de mapas de solo, declividade, litologia e uso de  solo. Segundo o mesmo autor o SIG é muito eficaz para ajudar em análises complexas  e tomadas de decisão.     3.4.1.1 Qgis   

O  Qgis  é  um  software  livre  de  SIG  desenvolvido  em  C++  que  roda  em  Linux,  Windows  e  Mac,  lançado  em  maio  de  2002  e  tendo  constantes  atualizações  graças  a  uma  comunidade  ativa  de  desenvolvedores.  Ao  contrário  de  outros  softwares  de  SIG  como o Arcgis (que são de código fechado e tem preço elevado) o QGIS é gratuito e de  código aberto licenciado pela General Public Licence (GPL)(QGIS, 2019). 

(26)

3.4.2 C# e Visual Studio  

C#  é  uma  linguagem  orientada  a  objeto  que  permite  o  desenvolvimento  de  aplicativos  avançados  na  plataforma  NET  Framework,  um  componente  integral  do  sistema  operacional  Windows.  Esta  linguagem  simplifica  muitas  complexidades  existentes na linguagem C++ (Microsoft, 2019).

O  IDE  (ambiente  de  desenvolvimento  integrado)  Visual  Studio  da  Microsoft  é  uma  das  muitas  IDEs  disponíveis  para  programação  em  C#.  Este  é  um  software  utilizado  em  vários  aspectos  do  Desenvolvimento de  software,  do  desenvolvimento do  código à integração com a parte gráfica. A Figura 7 mostra seu ambiente e um código  em  C#.  O  Visual  Studio  trabalha  com  diversas  linguagens  entre  elas  C#,  C++,  Visual  Basic  entre  outros,  sua  versão  atual  é  a  Visual  Studio  2019  e  está  disponível  para  Windows e Mac (MSDN, 2019).   Figura 7: Interface da IDE Visual Studio   Fonte: Autoria própria (2019).  3.4.3 Qualigraf e Estudos Hidroquímicos    

Existe  uma  carência  de  softwares  para  classificação  hidroquímica  no  cenário  brasileiro,  sendo  o  Qualigraf  um  dos  mais  utilizados  pelos  pesquisadores.  Estudos  como o de Melo (2014) e Facco et al. (2017) utilizaram o Qualigraf para seus estudos, 

(27)

sendo o primeiro realizado na região de Londrina e o segundo verificando as águas do  SAG no oeste de Santa Catarina. 

O Software Qualigraf foi desenvolvido pela Fundação Cearense de Meteorologia  e  Recursos  Hídricos  (FUNCEME)  e  serve  para  auxiliar  com  análises  utilizadas  para  verificar a qualidade das águas. Sua versão mais recente é de 2014 quando sofreu uma  atualização  adicionando  novas  análises  gráficas,  que  podem  ser  vistas  na  Figura  8.  Dentre as ferramentas disponíveis no programa estão o balanço iônico e os diagramas  de Piper e Stiff (FUNCEME, 2015).    Figura 8: Módulos do Qualigraf    Fonte: FUNCEME, 2015.   

(28)

4. MATERIAIS E MÉTODOS 

4.1 CARACTERIZAÇÃO DO LOCAL DE ESTUDO   

Primeiramente,  o  presente  estudo  foi  realizado  com  o  levantamento  de  poços  tubulares  profundos  inseridos  em  todo  o  SASG,  posteriormente  foram  selecionados  aqueles  pertencentes  ao  estado  do  Paraná  concentrados  em  uma  região  de  18  municípios  delimitados  pela  área  de  abrangência  do  SASG  Norte  (Figura  9).  Estes  municípios  são  visíveis  na  Tabela  2  e  aparecem  com  destaque  no  mapa  da  Figura  9.  Além do SASG foi analisada a hidroquímica do SAG nestes municípios. 

Tabela 2: Municípios selecionados 

Alvorada do Sul  Apucarana  Arapongas 

Assai  Bela Vista do Paraíso  Cambé 

Florestópolis  Ibiporã  Jaguapitã 

Jataizinho  Londrina  Pitangueiras 

Porecatu  Primeiro de Maio  Rolândia 

Sabáudia  Sertanópolis  Tamarana 

Fonte: Autoria própria (2020). 

 

Figura 9: Localização da área do estudo 

 

(29)

4.2 BANCOS DE DADOS UTILIZADOS   

Foram  utilizados  dois  bancos  de  dados  distintos,  um  para  analisar  toda  a  extensão do SASG, e outro  mais  recente e detalhado na região conforme a Tabela 2.  Para  a  totalidade  do  SASG  utilizou­se  o  SIAGAS  (Sistema  de  Informações  de  Águas  Subterrâneas),  mantido  pela  Companhia  de  Pesquisa  de  Recursos  Minerais.  Ele  foi  escolhido por conter dados de todo o Brasil.  O banco de dados do IAT (Instituto Água e Terra) é mais recente que o SIAGAS  e mais detalhado, contendo poços não presentes no SIAGAS, mas como o IAT é uma  entidade autárquica do estado do Paraná suas informações são limitadas a ele. Isto fez  com que ele fosse escolhido para dar uma visão mais detalhada de Londrina e região  (Tabela 2).    4.2.1 Seleção dos Poços Tubulares e Tratamento dos dados  O SIAGAS tem catalogados mais de 300 mil poços no território brasileiro, sendo  selecionados  aqueles  pertencentes  ao  domínio  do  SASG,  e  posteriormente,  os  que  possuíam  os  dados  necessários  para  classificação  hidroquímica.  Na  área  abrangida  pelo estudo existem 1170 poços catalogados pelo IAT, a maior parte dos poços está no  SASG e uma parcela bem menor pertence ao SAG, estes passaram por um processo  de seleção para a continuidade da pesquisa.

 

Para  permitir  a  classificação  hidroquímica  são  necessários  que  os  poços  contenham  as  análises  de  cátions  (sódio,  potássio,  cálcio  e  magnésio)  e  ânions  (cloreto,  carbonato,  bicarbonato  e  sulfato).  Devido  à  grande  quantidade  de  poços  tubulares presentes no estado do Paraná e as limitações da ferramenta de pesquisa do  SIAGAS  foram  utilizados  métodos  computacionais  visando  facilitar  o  manuseio  e  a  compatibilização dos dados.

 

Dessa forma, para processar os dados do IAT desenvolveu­se um script em C#   que  lê  os  arquivos  de  localização  dos  poços  e  das  analises  químicas,  unindo  as  informações, o que pode ser visto na Figura 10. O script consegue cruzar os dados dos 

(30)

arquivos  e  escolhe  aqueles  capazes  de  gerar  a  classificação  hidroquímica,  juntando  todos em planilha única. O processo seleciona os poços em questão de segundos, ao  contrário da seleção manual que poderia durar semanas.    Figura 10: Fluxograma do script de acesso ao IAT    Fonte: Autoria própria (2020).    Para a seleção dos dados dos poços pertencentes ao SIAGAS criou­se um script  cujas etapas de funcionamento estão representadas na Figura 11. Ele foi desenvolvido  devido às limitações da plataforma, que além de limitar  em mil a quantidade de dados  de  poços  para  serem  exportados,  não  inclui  os  relatórios  das  análises  químicas.  Inicialmente  a  linguagem  escolhida  foi  python  por  ser  de  fácil  desenvolvimento,  mas  posteriormente escrita em C# para ter uma interface visual, menor tempo de execução  e também ser integrada ao programa. 

(31)

Figura 11: Fluxograma do script de acesso ao SIAGAS 

   Fonte: Autoria própria (2020). 

  4.3 DESENVOLVIMENTO DO GDA 

Durante  os  estudos  hidroquímicos  observou­se  uma  carência  de  ferramentas  gratuitas e eficientes que realizem a classificação hidroquímica, balanço iônico e gerem  diagramas  usuais  em  estudos  hidroquímicos.  Muitos  estudos  utilizam  o  Qualigraf  (2014), um programa gratuito para estudos hídricos capaz de realizar diversas análises,  porém  este  programa  contém  algumas  limitações,  pois  não  permite  a  personalização  dos  diagramas  e  só  consegue  classificar  um  máximo  de  500  amostras  por  vez  nos  testes realizados pelo autor. Diante disto desenvolveu­se um software para suprir essas  limitações  e  que  também  possa  ser  continuamente  atualizado  de  forma  a  atender  as  necessidades  de  profissionais,  estudantes  e  pesquisadores  na  área  da  geologia  e  engenharia ambiental.

(32)

O  nome  escolhido  para  o  software  foi  GDA.  O  objetivo  do  software  foi  agrupar  instrumentos para a análise hidroquímica de forma a facilitar o uso destas ferramentas,  com  um  software  de  interface  de  fácil  entendimento  e  instalação  rápida,  o  que  se  fez  possível graças a linguagem utilizada (C#) e a  IDE Visual Studio. O funcionamento do  GDA e seus módulos funcionam do seguinte modo:    4.3.1 Entrada de Dados e Classificação Hidroquímica  Os dados podem ser importados ao programa de dois modos: Tabela com dados  hidroquímicos (do formato csv .qg1 e .txt) ou via código do SIAGAS. Quando importado,  o  poço  é  automaticamente  classificado,  tendo  seus  dados  convertidos  de  mg/L  para  mEq/L.  O  processo  de  classificação  hidroquímica  leva  em  conta  os  três  grupos  de  cátions  (Na+ +  K+,  Mg+2  e  Ca+2)    e  ânions  (SO 4−2,  Cl­  e

 

HCO3−

 

+  CO 3−2)  descritos  por  Piper (1944). O procedimento e a conversão de unidades podem ser visto na Figura 12.  Estes  dados  convertidos  são  usados  também  para  formulação  dos  diagramas  hidroquímicos. 

(33)

Figura 12: Fluxograma para classificação hidroquímica 

 

 Fonte: Autoria própria (2020).   

(34)

4.3.2 Modulo do Balanço Iônico 

Para  realizar  o  cálculo  do  balanço  iônico  utilizou­se  a  metodologia  de  Logan  (1965  apud  Cavalcante,  2004).  Esta  metodologia  foi  escolhida  por  usar  os  mesmos  dados  para  a  classificação  hidroquímica  sem  a  necessidade  de  análises  adicionais  como, por exemplo, condutividade elétrica. 

Como se observou em  Szikszay (1993, p. 132) e Melo (2014), ambas utilizando  um  erro  máximo  fixo,  o  módulo  para  determinar  quais  amostras  estão  acima  do  limite  permite a escolha de quatro opções: erro máximo fixo, erro pela somatória dos cátions e  ânions,  utilizando  o  maior  valor  dos  dois.  Após  determinar  o  limite,  o  usuário  pode  escolher remover as amostras acima do limite da classificação. 

 

4.3.3 Modulo de Plotagem do Diagrama de Piper 

O módulo foi desenvolvido de forma que o usuário escolha o tamanho horizontal  da imagem. Através do tamanho do eixo X fornecido se calcula automaticamente o eixo  vertical  e  todas  as  linhas  do  diagrama.  O  ponto  da  amostra  de  água  é  calculado  utilizando a porcentagem de cada elemento, onde os vértices do triângulo representam  cada elemento, sendo o triângulo da esquerda dos cátions (Na++ K+, Mg+2 e Ca2+) e o  da direita os ânions (SO 4−2, Cl­ e

 

HCO3−

 

+ CO 3−2). Os cálculos e o diagrama podem ser  vistos  na  Figura  13,  onde  o  diagrama  é  construído  desenhando  as  linhas  entre  os  pontos descritos. 

(35)

Figura 13: Cálculos para a plotagem do diagrama de Piper    Fonte: Autoria própria (2020).        4.3.4 Modulo de Plotagem do Diagrama de Stiff 

Para  gerar  o  diagrama  de  Stiff  utilizam­se  os  mesmos  dados  do  diagrama  de  Piper, porém, a distribuição iônica das amostras ocorre na forma geométrica individual,  onde  os  vértices  da  esquerda  são  os  cátions  e  os  da  direita  os  ânions.  Segundo  Carreón  et  al.  (2015) este diagrama  permite  verificar  valores  iônicos  e a  relação  entre  os cátions e ânions. 

(36)

5. RESULTADOS E DISCUSSÃO 

5.1 ESTRUTURA OPERACIONAL GDA 

O  Programa  foi  desenvolvido  de  forma  a  rodar  nativamente  em  qualquer  computador  com  o  sistema  operacional  Windows  sem  a  necessidade  de  nenhum  software  adicional.  Através  do  menu  inicial  do  programa  é  possível  adicionar  e  visualizar  os  dados.  A  Figura  14  mostra  o  menu  inicial  contendo  exemplo  de  arquivo  CSV após ser carregado. Esse arquivo contém um total de 1954 poços do distribuídos  no SASG.  Figura 14: Menu inicial do GDA    Fonte: Autoria própria (2020).                     

(37)

No  menu  inicial  é  possível  visualizar  os  dados  importados  e  a  classificação  hidroquímica. A importação dos dados é realizada através dos botões do canto superior  esquerdo,  podendo  ser  através  de  uma  planilha  dentro  do  próprio  computador  ou  através da importação via acesso web ao SIAGAS, que acontece através de uma nova  janela  aberta  ao  utilizar  o  botão  ‘importação Dados SIAGAS’.  No  menu  também  é  possível acessar as janelas para gerar o diagrama de Piper e Stiff.    5.1.1 Importação dos Dados via SIAGAS  O primeiro passo quando aberta a janela de importação pelo SIAGAS (Figura 15)  é selecionar a forma de obtenção de dados, pois existem três opções: inserir um poço  único, um intervalo de valores ou um arquivo contendo o código dos poços. O programa  como  visto  anteriormente  na  Figura  11,  irá acessar  a  página  web  com  os detalhes  de  cada  poço  e  verificar  se  contém  os  dados  necessários  para  a  classificação  hidroquímica.  O  código  do  poço  no  SIAGAS  é  um  número  de  10  dígitos.  No  caso  da  escolha do intervalo de valores, ele irá verificar todos os números entre o poço inicial e  final, verificando também se o código é valido (retorna um poço existente). 

(38)

Figura 15: Importação de poços do SIAGAS    Fonte: Autoria própria (2020).      5.1.2 Balanço Iônico 

A  janela  do  balanço  iônico,  que  pode  ser  observada  na  Figura  16,  foi  desenvolvida  para  que  o  usuário  possa  ver  quais  dos  dados  atendem  ou  não  o  erro  aceitável  de  forma  rápida  e  intuitiva.  Adotou­se  a  cor  rosa  para  as  amostras  acima  e  verde abaixo do limite. A aba lateral do programa (a direita) permite visualizar quantas  amostras atendem ao padrão, além de permitir mudar o limite e retirar estas amostras  do programa. 

(39)

Figura 16: Janela do balanço iônico 

 Fonte: Autoria própria (2020). 

 

5.1.3 Diagrama de Piper 

O  diagrama  de  Piper  tem  sua  própria  janela  (Figura  17),  nesta  é  possível  visualizar os dados a ser plotados, modificar a formatação, gerar e salvar o diagrama. 

Figura 17: Janela do diagrama de Piper 

  Fonte: Autoria própria (2020). 

(40)

 

Pensando na maior aplicação do diagrama, o GDA permite formatar o diagrama  com  uma  ampla  gama  de  personalizações.  Estas  incluem:  aparência  e  tamanho  dos  pontos;  intervalo  das  escalas  e  grades;  resolução;  fontes  e  cores.  Estas  personalizações são realizadas através da janela exemplificada na Figura 18. 

Figura 18: Formatação do diagrama de Piper 

Fonte: Autoria própria (2020).   

5.1.4 Diagrama de Stiff 

A  janela  presente  na  Figura  19  possibilita  gerar  o  diagrama  de  Stiff,  sendo  composta  por  uma  tabela  onde  os  dados  são  visualizados  e  escolhe­se  com  quais  desenhar  o  diagrama.  O  GDA  permite  que  sejam  plotados  mais  de  uma  amostra  por  imagem, como visto na Figura 19, onde são três poços do IAT no mesmo diagrama. 

(41)

Figura 19: Janela do diagrama de Stiff 

      

Fonte: Autoria própria (2020). 

Assim  como  no  diagrama  de  Piper,  o  GDA  permite  realizar  a  formatação  no  diagrama  de  Stiff,  sendo  possível  personalizar:  quantidade  de  amostras  por  diagrama  (de uma a seis), resolução, cor e formato das fontes, amostras e intervalo da escala e  grade. A Figura 20 demonstra a janela para estas personalizações. 

(42)

Figura 20: Formatação do diagrama de Stiff 

 

Fonte: Autoria própria (2020).

5.1.5 Desempenho do GDA e comparação com demais softwares 

Por ter sido desenvolvido em C# através do Visual Studio, o programa pode ser  executado  em  qualquer  computador  Windows  sem  a  necessidade  da  instalação  de  softwares  adicionais.  O  modelo  escolhido  de  um  menu  principal,  com  as  ferramentas  em  janelas  separadas  permitem  que  novas  funções  sejam  adicionadas  com  maior  facilidade.

O principal diferencial do GDA em relação ao Qualigraf é o maior desempenho e  quantidade de amostras que podem ser analisadas:  o GDA pode analisar milhares de  dados,  cerca  de  231  amostras  (2.147.483.648,  considerado  o  limite  de  uma  lista  C#),  enquanto,  o  Qualigraf  consegue  analisar  apenas  500  amostras,  após  esse  valor  o  programa  deixa  de  operar  nos  testes  realizados  pelo  autor.  Outros  fatores  são  a  importação  direta  do  SIAGAS  e  a  possibilidade  da  formatação  dos  diagramas,  o  que  não está presente no Qualigraf. 

(43)

5.2 CLASSIFICAÇÃO HIDROQUÍMICA   

Através do GDA foi possível classificar os poços selecionados. Dentro dos dados  do  IAT,  no  universo  de  1170  poços,  260  pertencem  ao  SASG  e  contém  os  dados  necessários para classificação hidroquímica (Tabela 3).    Tabela 3: Estatísticas hidroquímicas das amostras do IAT  Classes Hidroquímicas das amostras  Cátion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Ânion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Sódicas (Na++ K+)  50  19%  Cloretadas (Cl­)  15  6%  Mistas   87  33%  Mistas  12  5%  Magnesianas (Mg+2)  23  9%  Sulfatadas (SO 4−2)  1  0%  Cálcicas (Ca+2)  100  38%  Bicarbonatadas  (HCO 3−   + CO 3−2)  232  89%  TOTAL  260  100%  TOTAL  260  100%  Classes Hidroquímicas (Cátions + Ânions Predominantes)   Nome da Classe Hidroquímica   N o  de  Amostras   Porcentagem  Cálcicas Bicarbonatadas   93  36%  Bicarbonatadas Mistas  79  30%  Sódicas Bicarbonatadas  44  17%  Magnesianas Bicarbonatadas  16  6%  Outras (classes com < 2 % de presença)  28  11%  TOTAL  260  100%  Fonte: Autoria própria (2020).    Porém, estes dados podem não ser representativos da região do ponto de vista  hidroquímico. Ao aplicar o balanço iônico foi encontrado um erro médio de 20,41 % nas  amostras,  muito  acima  do  limite  aceitável  pelas  metodologias  de  Logan  (1965  apud  CAVALCANTE,  2004)  e  Szikszay  (1993,  p.  132).  Se  for  utilizado  o  erro  máximo  da  Tabela  1,  apenas  67  amostras  ficam  dentro  dos  parâmetros.  No  entanto,  foi  utilizado  um  erro  máximo  de  10%  de  acordo  com  Szikszay  (1993,  p.  132),  resultando  em  88  amostras  dentro  do  limite  aceitável  do  erro,  sendo  a  classificação  destas  visíveis  na  Tabela 4. 

(44)

Tabela 4: Amostras do IAT dentro do erro aceitável  Classes Hidroquímicas das amostras  Cátion   Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Ânion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Sódicas (Na++ K+)  13  14,77%  Cloretadas (Cl­)  5  5,68%  Mistas   24  27,27%  Mistas  4  4,55%  Magnesianas (Mg+2)  9  10,23%  Sulfatadas (SO 4−2)  0  0,00%  Cálcicas (Ca+2)  42  47,73%  Bicarbonatadas  (HCO 3−   + CO 3−2)  79  89,77%  TOTAL  88  100,00%  TOTAL  88  100,00%  Classes Hidroquímicas (Cátions + Ânions Predominantes)  

Nome da Classe Hidroquímica   No de Amostras   Porcentagem 

Cálcicas Bicarbonatadas   38  43,18%  Bicarbonatadas Mistas  21  23,86%  Sódicas Bicarbonatadas  12  13,64%  Magnesiana Bicarbonatadas  8  9,09%  Cloretada Mista  2  2,27%  Outras (classes com < 2 % de presença)  7  7,95%  TOTAL  88  100,00%  Fonte: Autoria própria (2020). 

Comparando  a  Tabela  4  e  5  é  observado  um  aumento  da  predominância  do  cátion  Ca2+  de  38%  para  47,7%,  além  da  classe  bicarbonatada  cálcica  de  36%  para  43,2%. Isso ocorre devido  à formação geológica do SASG e será explicado com mais  detalhes no Tópico 6.3 e o balanço iônico no 6.2.1. 

No  SIAGAS  foram  analisados  os  poços  do  Mato  Grosso  do  Sul,  São  Paulo,  Paraná,  Santa  Catarina  e  Rio  Grande  do  Sul,  sendo  encontrados 3781  poços  com  os  dados  para  classificação,  destes  1954  pertencem  ao  SASG.  A  classificação  destes  poços pode ser vista na Tabela 5.     Tabela 5: Estatísticas Hidroquímicas das Amostras do SIAGAS  Classes Hidroquímicas das amostras  Cátion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Ânion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Sódicas (Na++ K+)  572  29,27%  Cloretadas (Cl­)  67  3,43%  Mistas   660  33,78%  Mistas  68  3,48%  Magnesianas (Mg+2)  42  2,15%  Sulfatadas (SO 4−2)  34  1,74%  Cálcicas (Ca+2)  680  34,80%  Bicarbonatadas  (HCO 3−   + CO 3−2)  1785  91,35%  TOTAL  1954  100,00%  TOTAL  1954  100%  Classes Hidroquímicas (Cátions + Ânions Predominantes)  

Nome da Classe Hidroquímica   No de Amostras   Distribuição (%) 

(45)

Sódicas Bicarbonatadas  510  26,10  Bicarbonatadas Mistas  593  30,35  Outras (classes com < 2 % de presença)  207  10,59  TOTAL  1954  100,00  Fonte: Autoria própria (2020).  Quando verificado o balanço iônico, o erro médio das amostras do SIAGAS é de  16,74%. Se analisados os poços com menos de 10% de erro, dos 1954 poços  restam  725, sendo a classificação destes visíveis na Tabela 6.    Tabela 6: Amostras do Siagas dentro do erro aceitável  Classes Hidroquímicas das amostras  Cátion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Ânion  Predominante  No de  Amostras   Porcentagem  Sódicas (Na+1+ K+1)  210  28,97%  Cloretadas (Cl­1)  17  2,34%  Mistas   203  28,00%  Mistas  16  2,21%  Magnesianas (Mg+2)  11  1,52%  Sulfatadas (SO 4−2)  12  1,66%  Cálcicas (Ca+2)  301  41,51%  Bicarbonatadas  (HCO 3−1   + CO 3−2)  680  93,79%  TOTAL  725  100,00%  TOTAL  725  100,00%  Classes Hidroquímicas (Cátions + Ânions Predominantes)  

Nome da Classe Hidroquímica   No de Amostras   Distribuição (%) 

Cálcicas Bicarbonatadas   285  39,31  Sódicas Bicarbonatadas  195  26,90  Bicarbonatadas Mistas  190  26,21  Outras (classes com < 2 % de presença)  207  7,58  TOTAL  725  100,00  Fonte: Autoria própria (2020).    Estes 725 poços estão distribuídos por toda a extensão do SASG. A distribuição  destes, assim como o cátion predominante é possível visualizar no mapa da Figura 21. Estes  pontos  distanciados  da  formação  geológica  podem  ser  erros  no  cadastro,  ou  podem ser poços que perfuraram intrusões magmáticas. 

(46)

Figura 21: Classificação dos poços dentro do erro aceitável 

 

Fonte: Autoria própria (2020).   

5.2.1 Balanço Iônico e Erros Amostrais 

Como  observado  anteriormente,  o  balanço  iônico  da  maioria  das  amostras  fica  acima  do  erro  máximo  permitido.  No  SIAGAS  63%  dos  poços  estavam  com  valores  acima do aceitável e no IAT 66%. 

Há  algumas  justificativas  para  isto.  Segundo  Costa  Filho  (2002),  existe  uma  grande  quantidade  de  análises  incompletas  e  de  baixa  confiabilidade,  muitas  não  são  realizadas  devido  ao  alto  custo  envolvido.  Outro  problema  já  observado  quando  se  utiliza  um  erro  fixo  é  descrito  por  Simões  (2008),  onde  águas  pouco  mineralizadas  podem  ter  pequenas  diferenças  entre  cátions  e  ânions,  mas  que  em  porcentagem  acabam  se  tornando  valores  altos.  Uma  alternativa  a  este  problema  é  a  utilização  de  um erro permitido variável como o visto na Tabela 1.  

(47)

Além dos erros analíticos, é possível que muitos dos poços estejam com dados  errados,  alguns  deles  apresentam  valores  sem  vírgula  ou  fora  de  lugar,  chegando  a  erros  de  90%.  Eliminar  estes  dados  aumentou  a  precisão  e  representatividade  da  classificação  hidroquímica,  o  limite  do  erro  escolhido  foi  fixo  de  10%  por  eliminar  aqueles poços com erros analíticos e ainda manter cerca de 40% das amostras. 

 

5.3 HIDROQUÍMICA DO SERRA GERAL NORTE 

Estudos  sobre  o  SASG  como  o  de  Fraga  (1986)  separam  as  águas  em  dois  perfis hidroquímicos distintos entre si e um intermediário entre eles. O primeiro perfil é o  de  águas  bicarbonatadas  cálcicas,  o  segundo  de  águas  bicarbonatadas  sódicas  e  o  terceiro perfil que seria um intermediário entre esses dois é o de águas bicarbonatadas  cálcio magnesianas.  

Segundo  Bittencourt  (2003),  o  bicarbonato  dessas  águas  vem  de  duas  formas,  pela decomposição do ácido carbônico ou pela hidrólise dos silicatos do basalto. Como  a formação do SASG é de derrames basálticos, existe a predominância do bicarbonato. 

Quando  comparado  os  resultados  encontrados  nos  munícipios  selecionados  (Tabela  1)  com  a  totalidade do SASG,  os  três  perfis estão  presentes  e mesmo  com a  variação regional existe um padrão na distribuição. A Tabela 7 compara os dois bancos  de dados utilizados demostrando esta variação regional ao comparar os municípios no  SASG  Norte  (dados  do  IAT)  com  o  aquífero  como  um  todo  usando  os  dados  do  SIAGAS. 

Tabela 7: Três perfis característicos do SASG 

Classes   Percentual IAT (%)  Percentual SIAGAS (%) 

Bicarbonatadas sódicas   13,64  26,90  Bicarbonatadas cálcicas  43,18  39,31  Cálcio magnesianas  23,86  26,20  Fonte: Autoria própria (2020). 

 

Nos municípios analisados (Tabela 2) utilizando o diagrama de Piper (Figura 22)  é  possível  visualizar  esta  tendência,  com a maioria  absoluta  (89,77%)  dos  poços  com 

(48)

águas  bicarbonatadas  se  dividindo  majoritariamente  nas  três  classes  da  Tabela  7,  juntas essas três classes somam 80,68% de todos os poços analisados.     Figura 22: Diagrama de Piper     Fonte: Autoria própria (2020).    A distribuição espacial destas classes pode ser observada  na Figura 23, onde é  possível  observar  que  os  poços  classificados  ficam  concentrados,  principalmente  em  Londrina e região metropolitana. Infelizmente esta distribuição desuniforme atrapalha a  visualização de possíveis padrões na distribuição. 

(49)

 

Figura 23: Classificação dos poços na região norte do SASG no Paraná 

Fonte: Autoria própria (2020). 

 

5.3.1 Diagrama de Stiff e Mineralização das Águas 

Na  região  de  estudo  encontrou­se  diversos  níveis  de  mineralização,  com  o  somatório  de  cátions  e  ânions  variando  entre  0,30  até  mais  de  10  meq/L.  Segundo  Feitosa et al. (2008, p. 375) em profundidades maiores ocorre uma mineralização mais  efetiva da água. Na Tabela 8, que compara os poços menos mineralizados com os de  maior grau, é possível perceber que  o nível estático dos poços pouco mineralizados é  menos  profundo.  Em  poços  da  mesma  cidade  como  31317  e  22014,  ambos  de  Apucarana­PR, um poço tem um total de íons de 0,81 meq/L e um nível estático de 23  metros, já o outro 12,27 meq/L com o nível de 74 metros. 

(50)

Tabela 8: Poços com diferenças de mineralização localizados no norte do Paraná.  Poços Menos Mineralizados  Código  Localidade   ∑Cátion  (mEq/L)  ∑Ânion 

(mEq/L)  Erro  Classe 

Profundidade  do Poço  Nível  Estático  27420  Sabáudia  0,1671  0,166  0,34%  Bicarbonatada  Sódica  198 m  21,5 m  31317  Apucarana  0,407  0,409  0,21%  Bicarbonatada  Mista  100 m  23 m  8629  Londrina  0,569  0,609  3,37%  Bicarbonatada  Mista  101 m  18 m  Poços Mais Mineralizados  Código  Localidade  ∑Cátion  (mEq/L)  ∑Ânion 

(mEq/L)  Erro  Classe  

Profundidade  do Poço  Nível  Estático  25880  Arapongas  5,257  5,429  0,43%  Bicarbonatada  Cálcica  150 m  67 m  42848  Assaí  4,854  4,753  1,05%  Bicarbonatada  Magnesiana  160 m  118,21 m  22104  Apucarana  4,573  4,698  1,36%  Bicarbonatada  Sódica  150 m  73,9 m  Fonte: Autoria própria (2020).   

Uma  das  formas  de  se  entender  a  distribuição  dos  íons  e  a  mineralização  das  águas é através do diagrama de Stiff, pois a classificação hidroquímica e o diagrama de  Piper demonstram apenas os íons dominantes, sem mostrar a quantidade dos íons. Por  exemplo,  ambas  as  amostras  27420  e  22104  são  bicarbonatadas  sódicas,  porém  a  22104 é muito mais mineralizada. No diagrama de Stiff apresentado na Figura 24 estas  duas  amostras  apresentam  um  formato  parecido,  com  os  vértices  maiores  sendo  o  sódico e carbonatos. Mas na amostra 22104, além de uma figura de maior tamanho, os  vértices estão mais angulados demonstrando ainda mais a predominância e quantidade  destes íons. 

(51)

Figura 24: Diagrama de Stiff das amostras de poços localizados no norte do Paraná 

 

Fonte: Autoria própria (2020). 

 

Em  relação  a  padrões  no  diagrama  de  Stiff,  as  águas  do  SASG  têm  formatos  bem diferentes entre elas. Mas existem dois padrões reconhecíveis. O primeiro, visível  na amostra 22104 (Figura 24) das águas bicarbonatadas sódicas, com os vértices (Na+  +  K+)  e  (HCO3−1

 

+  CO 3−2)  proeminentes.  O  segundo  padrão,  de  outras  águas  bicarbonatadas  como  a  25880,  42848,  31317  e  8629  (Figura  24),  onde  o  vértice  do  bicarbonato é proeminente assim como os vértices de cálcio e/ou magnésio. Na Figura  25 é possível  ver  os diferentes estilos do diagrama de  Stiff,  assim como a localização  geográfica dos poços no SASG. 

(52)

Figura 25: Diagramas de Stiff distribuídos pelo SASG norte    Fonte: Autoria própria (2020).  5.4 HIDROQUÍMICA DO AQUÍFERO GUARANI E INTERFERÊNCIA NO SASG   Dentro dos municípios descritos pela Tabela 2, no banco de dados do IAT, existe  um total de 11 poços que coletam as águas do SAG. Destes, sete contém as análises  necessárias, sendo que só cinco estão com erros dentro do aceitável. O SAG é menos  utilizado na região devido aos maiores custos envolvidos na perfuração, manutenção e  captação. Segundo Rocha (2017), em Londrina o custo médio de captação do SASG é  de R$: 0,19/m3, já no SAG o custo é de R$: 0,45/m3.  Não foi possível encontrar poços do SAG no SIAGAS que não estejam no banco  de dados do IAT. Os sete poços que foram classificados podem ser vistos na Tabela 9.     

Imagem

Referências

temas relacionados :